AI Times publicó una columna sobre patentes de inteligencia artificial de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm.
Yongduck Kim, agente de patentes, se centra en las patentes en campos de tecnología de vanguardia tales como inteligencia artificial (IA), fábricas inteligentes y blockchain, y tiene experiencia en el desempeño de la propiedad intelectual (propiedad intelectual) trabajo para varias empresas tecnológicas como Samsung Electronics, LG Electronics y Xiaomi. Además, ha escrito libros como “Guía práctica de evaluación de patentes de inteligencia artificial” y “Estrategia de seguridad de patentes de inteligencia artificial”, y continúa compartiendo su conocimiento experto sobre tecnología de inteligencia artificial y estrategia de patentes.
En esta columna, estamos tratando con el tema de la “transparencia de la conversación de la IA”, que ha surgido en la era de la IA generacional, bajo el tema de “escribir la IA, hablar humano... SAP patent’s IA tecnología de diferenciación de comunicación”. El LLM está creando un diálogo natural que es difícil de distinguir entre los seres humanos, y el alcance del uso en diversos ámbitos como la consulta con los clientes, la educación, las finanzas, la atención médica se está expandiendo rápidamente. Pero el desafío de la confianza, la rendición de cuentas y la protección del consumidor está surgiendo a medida que los usuarios encuentran difícil entender si están hablando con personas reales o con inteligencia artificial.
La columna analiza la estructura técnica de los EE.UU. de SAP SE. patente registrada US 12,438,836 B1 (Detección de si una comunicación se genera a través de inteligencia artificial) para determinar si un compañero de chat en línea es humano o IA. La patente va más allá de analizar simplemente el contenido de conversación, y propone una estructura de múltiples grupos de pruebas que identifica la estructura de comunicación de la interfaz de chat y analiza la velocidad de respuesta, características de lenguaje, respuesta contextual, respuesta inducida por errores, etc., después de que la aplicación de prueba forma un canal de comunicación directo con la otra parte. La clave es poder detectar mecánicamente los patrones de respuesta únicos de la IA generada.
En particular, esta columna señala que no sólo las “tecnologías que hacen bien la IA” sino también las “tecnologías que determinan la IA” están llegando a una época importante. A medida que la IA generativa se vuelve más humana, también la importancia de las tecnologías que permiten a los usuarios verificar y verificar de forma transparente las intervenciones de IA. También arroja luz sobre la forma en que estas tecnologías pueden estar vinculadas a futuras normas de transparencia de las IA, obligaciones de aviso de consumo y rendición de cuentas para la adopción de decisiones automatizada, y lo que significan desde una perspectiva de patente.
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